Cómo hacer una Regresión Logística con SPSS

DOCUWEB FABIS
Dot. Núm 0702012
Cómo hacer una Regresión Logística con SPSS© “paso a
paso”. (I)
Aguayo Canela, Mariano.
Servicio de Medicina Interna. Hospital Universitario Virgen Macarena. Sevilla
Resumen
En este primer documento sobre la Regresión Logística (Binaria) se aportan los conceptos básicos
teóricos para llevarla a cabo, junto con recomendaciones elementales para una correcta aplicación
del análisis, y luego se explican detalladamente las opciones que tiene el programa estadístico SPSS
y la interpretación de los principales resultados.
0. Introducción.
0.1. RECORDATORIO TEÓRICO.
Cuando tengamos una variable dependiente dicotómica (0/1; SI/NO; VIVO/MUERTO;
CURADO/NO-CURADO, HIPERTENSIÓN/NORMOTENSIÓN, etc.) que deseemos
predecir, o para la que queramos evaluar la asociación o relación con otras (más de
una) variables independientes y de control, el procedimiento a realizar es una
REGRESIÓN LOGÍSTICA (RL) BINARIA MULTIVARIANTE.1
La Regresión Logística es probablemente el tipo de análisis multivariante más
empleado en Ciencias de la Vida. Las razones más poderosas son:
1. Permite introducir como variables predictoras de la respuesta (efecto o v.
dependiente) una mezcla de variables categóricas y cuantitativas.
2. A partir de los coeficientes de regresión (β) de las variables independientes
introducidas en el modelo se puede obtener directamente la OR de cada
una de ellas,2 que corresponde al riesgo de tener el resultado o efecto
evaluado para un determinado valor (x) respecto al valor disminuido en una
unidad (x-1).
Así, si la variable independiente es una variable cuantitativa, la OR que se
obtiene representa la probabilidad del evento predicho que tiene un individuo con
1
También podría llevarse a cabo un análisis discriminante, que permite –al igual que la RL- clasificar a los
individuos, pero requiere el cumplimiento de dos supuestos: las p variables independientes deben seguir una
distribución Normal multivariante, y las matrices de varianzas-covarianzas de las p variables independientes en
cada grupo deben ser iguales. Por ello se dice que la RL es más robusta que el análisis discriminante, al requerir
menos supuestos.
2
OR = eβ, siendo el número “e” la base de los logaritmos neperianos (una constante cuyo valor es 2,718).
Correspondencia: [email protected]
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un valor x frente a la probabilidad que tiene un individuo con valor (x-1). Por
ejemplo, si X es la variable EDAD (en años cumplidos) y estamos prediciendo
muerte, la OR será la probabilidad de muerte que tiene, por ejemplo, un individuo
de 40 años en relación a la que tiene uno de 39 años.3
Si la variable independiente es cualitativa, la RL sólo admite categóricas
dicotómicas, de manera que la OR es el riesgo de los sujetos con un valor frente
al riesgo de los sujetos con el otro valor para esa variable.
3. En la RL la variable dependiente (la que se desea modelizar, Y) es
categórica, habitualmente dicotómica (RL binaria), lo que constituye una
circunstancia muy frecuente y simple de representar fenómenos en la
naturaleza y en ciencias de la vida: SI/NO, PRESENTE/AUSENTE, etc. Esto
hace a este tipo de análisis el ideal para aplicar en los estudios de casos y
controles, estudios en los que los casos tienen algo (habitualmente una
enfermedad, un efecto o un desenlace) y los controles no.
4. Lo que se pretende mediante la RL es expresar la probabilidad de que
ocurra el evento en cuestión como función de ciertas variables, que se
presumen relevantes o influyentes. Si ese hecho que queremos modelizar o
predecir lo representamos por Y (la variable dependiente), y las k variables
explicativas (independientes y de control) se designan por X1, X2, X3,…,Xk, la
ecuación general (o función logística) es:
1
P(Y=1) = --------------------------------------------------------------1 + exp (– α – β1X1 – β2X2 – β3X3 – … – βKXk)
donde α, β1, β2, β3,…, βk son los parámetros del modelo, y exp denota la función
exponencial. Esta función exponencial es una expresión simplificada que
corresponde a elevar el número e a la potencia contenida dentro del paréntesis,
siendo e el número o constante de Euler, o base de los logaritmos neperianos (cuyo
valor aproximado a la milésima es 2,718).
0.2. ANTES DE NADA…
Antes de ponerse a hacer regresión logística “a lo loco”, es recomendable tener en
cuenta ciertos detalles. Por eso recomendamos establecer claramente lo
siguiente:
1. Cuáles podrían ser variables realmente predictoras (independientes)4 de
3
El modelo de RL asume que la distancia entre cada valor de la variable independiente es igual y que el cambio
que se produce en la variable respuesta es constante en cada modificación unitaria de la variable independiente.
4
Normalmente hay una (o unas pocas) variable independiente que es la que se desea evaluar, comprender o
modelizar su papel sobre el efecto, analizando su relación o asociación con la variable dependiente, y debe
formar parte de la hipótesis principal del estudio analítico. Por ejemplo: ¿Está relacionado el hábito materno de
fumar durante el embarazo con el hecho de tener un recién nacido de bajo peso?
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la respuesta (dependiente). Esto lo da el conocimiento del tema y la revisión
de la literatura.
2. Cuáles podrían ser variables confundentes,5 que será necesario ajustar o
controlar, ya que, de lo contrario, la evaluación de la relación principal (X → Y)
podría ser espúrea o artefactada. Esto lo da el conocimiento del tema y la
revisión de la literatura, por lo que deben recogerse (e incluirse en el análisis)
aquellas variables predictoras que otros estudios hayan reconocido como
tales. El análisis estratificado y el análisis multivariante serán las estrategias
en esta fase de análisis para corregir su efecto, procedimientos que permiten
el ajuste o control.
3. Cuáles podrían ser variables modificadoras de efecto o de interacción,6
que producen cambios en la relación principal evaluada (X → Y) en términos
de incrementarla o disminuirla. Esto también lo da el conocimiento del tema y
la revisión de la literatura, aunque en ocasiones es un descubrimiento del
investigador, debiendo entonces incorporarse a las conclusiones del estudio.
El análisis estratificado, evaluando la relación principal en los diferentes
estratos de la variable presumiblemente modificadora de efecto, y el análisis
multivariante, incluyendo términos multiplicativos (X•M) con la variable
independiente (X) y la variable modificadora de efecto (M), son los
procedimientos estadísticos para detectar su presencia y explicar su
comportamiento.
4. Qué sentido tiene nuestro análisis, diferenciando dos grandes objetivos:
a. Predecir una determinada respuesta a partir de las variables
predictoras o independientes, obteniendo una fórmula matemática
que sirva para calcular la probabilidad del suceso estudiado en un
nuevo individuo en razón de los valores que presente de las diferentes
variables incluidas en el modelo. Bajo esta óptica, debemos buscar,
entre todos los posibles modelos, el más parsimonioso, que es el que
con el menor número de variables posibles (independientes y de
control) genera una predicción más precisa y válida de la respuesta
evaluada. Recuerde que introducir variables poco relevantes tiende a
enmascarar el proceso de modelado y puede llevar a estimaciones no
válidas. Por otra parte, intentar construir un modelo con muchas
variables puede ser un problema cuando hay pocas observaciones,
ocasionando estimaciones inestables y poco precisas.
b. Calcular los riesgos ajustados o controlados (no sesgados) para
5
Las variables de confusión son variables predictoras de la respuesta o efecto, externas a la relación principal
que se analizan (no son un mero paso intermedio entre la exposición y la respuesta), y simultáneamente
relacionadas con la variable independiente. Su presencia genera un sesgo o error al evaluar la relación entre la
variables independiente (X) y dependiente (Y).
6
Una variable modificadora de efecto es una característica de la relación entre el factor de estudio (exposición) y
el efecto (resultado), y puede aportar datos interesantes sobre los mecanismos etiopatogénicos o causales. De
detectarse este efecto, debe mostrarse, no controlarse.
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cada variable independiente.7 En este caso es importante determinar el
conjunto de variables que será oportuno controlar en el análisis,
incluyendo aquellas que tengan una adecuada justificación teórica. Los
pasos a seguir serían:
1. Valorar si hay interacción (modificando el efecto) entre alguna
de las variables de control y la variable independiente, con
pruebas de significación estadística, dejando en el modelo los
términos
de
interacción
que
sean
estadísticamente
significativos.
2. Valorar si hay confusión entre alguna de las variables de
control y la relación principal evaluada, sin aplicar pruebas de
significación estadística. En esta situación lo que debe
analizarse es si la introducción de una variable de control en el
modelo de RL produce un cambio clínicamente importante en la
medida de asociación que estima el efecto de la exposición (X)
sobre la respuesta (Y).8 Si no es así dicha variable de control
debe ser eliminada del modelo, pues de dejarla en él es posible
que disminuya la precisión del estudio, sin aportar ajuste
(sobreajuste).
3.
Si al final del proceso hay más de un subconjunto de variables
de control que ofrecen un similar grado de ajuste, se deberá
elegir el que estime con mayor precisión el efecto principal
evaluado (X → Y) en la investigación.9
0.3. QUÉ RECOMENDAMOS…
1. Adoptar el PRINCIPIO JERARQUICO, que viene a decir que si en el modelo
de RL se incluye un término cualquiera, todos sus términos de menor orden
deben permanecer en el modelo, y que si se elimina del modelo un término
cualquiera, todos los términos de mayor orden en los que intervenga también
deben sacarse del modelo. Así por ejemplo, si el término de interacción
X•X1•X2 se incluye en el modelo logístico, sus términos de menor orden (X•X1,
X•X2, X1•X2, X, X1 y X2 ) deben permanecer en la ecuación; y si se elimina del
modelo, por ejemplo, la variable X2, los términos de interacción que la
contengan (X•X1•X2, X•X2, X1•X2,…) deben sacarse de la ecuación.
7
Esta es una estrategia muy común en investigación no experimental, donde la estimación del efecto (Y) debe
realizarse ajustando o controlando las variables de control (o factores confundentes), ya que los datos se han
recogido sin asignación aleatoria de los sujetos a los diferentes niveles de exposición (X).
8
Algunos autores proponen como regla que un cambio clínicamente relevante en la OR debe ser de al menos un
10%, y preferiblemente de un 20%. Esto debe tomarse con carácter orientativo, siendo el investigador quien
finalmente decida sobre este aspecto.
9
El modelo más preciso será el que muestre un menor error estándar en el coeficiente de regresión de X, o el que
aporte un intervalo de confianza de la OR asociada a la exposición X más estrecho.
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MUY IMPORTANTE: Para llevar a cabo un ajuste estadístico siguiendo los tres
pasos que se han descrito en el apartado anterior (punto 4.b) bajo el principio
jerárquico NO SE PUEDEN UTILIZAR LOS PROCEDIMIENTOS AUTOMÁTICOS
DEL PROGRAMA SPSS (hacia delante –forward- o hacia atrás –backward-), ya que
estos no incorporan la norma jerárquica, y eliminan del modelo los términos no
significativos, dejando los estadísticamente significativos (coeficientes de regresión
no nulos). Por ello, en el análisis de regresión con objetivo de ajuste o control de la
confusión debe recurrirse al PROCEDIMIENTO INTRODUCIR, que permite al
investigador conducir el análisis en función de los resultados que va obteniendo.
2. Puede ser oportuno llevar a cabo, antes de entrar de lleno en la RL
multivariante, hacer un análisis bivariante, esto es, analizar las relaciones de
la variable dependiente con cada una de las variables independientes,
modificadoras de efecto y confundentes, tomadas “una a una”.10
a. Si la variable independiente es una categórica, el contraste será a través de
una Chi cuadrado. Entonces…
i. Evalúe la fuerza de asociación mediante la OR ó el RR
ii. Analice la precisión del análisis mediante los intervalos de confianza
de las medidas de asociación (OR ó RR)
iii. Compruebe la significación estadística del contraste asociada al
estadístico
b. Si es una variable cuantitativa, el contraste será un ANOVA o una t de
Student, para comprobar si las medias son diferentes en los grupos que
establece la variable dependiente. Entonces…
i. Evalúe la fuerza de asociación mediante la diferencia de medias
ii. Analice la precisión del análisis mediante los intervalos de confianza
de la diferencia de medias
iii. Compruebe la significación estadística del contraste asociada al
estadístico
3. Suplementariamente, se recomienda llevar a cabo análisis estratificados con
aquellas variables que pensemos pueden ser confundentes o modificadoras
de efecto, comparando las OR de la relación principal evaluada en cada
estrato de la variable11 presumiblemente confundente o modificadora de
efecto.
4. Seguidamente haga una Regresión Logística Simple (o univariante), entrando
cada vez en el modelo (con el método INTRODUCIR) una de las variables
independientes o de control (COVARIABLES según SPSS), y compruebe que:
a. Para las variables dicotómicas obtiene unas OR (y sus intervalos de
confianza) idénticas a las que resultan de las tablas 2×2. Esto le
10
Aquellas variables independientes que muestren asociación estadísticamente significativa con la variable
dependiente deberían ser tenidas en cuenta para su inclusión en el modelo multivariante.
11
Si las OR de cada estrato son muy parecidas o idénticas y diferentes a la OR global (sin estratificar), estamos
ante una confusión (siendo la OR global un valor sesgado o confundido). Si las OR de cada estrato son muy
diferentes, estamos ante una interacción, y la OR global es un promedio -sin interés- de la relación principal
evaluada. Para una mejor comprensión recomendamos leer el documento “Confusión e Interacción” en esta
misma colección.
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ayudará a no equivocarse con el sentido de la relación, identificando el
estrato de riesgo frente al estrato de referencia.
b. Para las variables categóricas con más de dos categorías, antes de
introducirlas en el modelo, puede tomar la decisión de:
i. Reducir sus dimensiones, agrupando categorías hasta
“dicotomizarla”.
ii. Transformarla en un número (c-1) de variables dummy (o
variables de diseño), siendo “c” el número de valores o de
categorías distintas de dicha variable. Esto lo hace
automáticamente el programa SPSS, en respuesta a una
instrucción que se verá más tarde.
c. Para las variables ordinales puede adoptar la misma estrategia que
hemos comentado en el punto anterior (reducirla a una dicotómica o
transformarla en variables dummy), pero puede “arriesgarse” a
introducirla como variable contínua, asumiendo que el cambio de valor
entre cada categoría ordenada es lineal y proporcional.
d. Con las variables contínuas compruebe qué sentido clínico tiene el
cambio de riesgo (OR) que comporta el incremento o decremento
unitario en sus valores. Quizás llegue al convencimiento de que es
mejor transformarla en una variable categórica, a costa de perder algo
de información.
5. Finalmente pondere el número de variables a introducir en el modelo
multivariante: pocas quizás no predigan mucho; muchas quizás “metan”
mucho ruido (imprecisión). Debe tener en cuenta que los cálculos de la
regresión se hacen a través del método de máxima verosimilitud con los datos
de la muestra; una buena regla es no superar en ningún caso la relación “una
variable en el modelo por cada diez individuos en la muestra analizada”.
1. Cómo proceder en el programa SPSS.
Con la base abierta en la ventana de datos del SPSS, activamos la secuencia:
Analizar > Regresión > Logística Binaria
Y en el cuadro de diálogo que se abre
tenemos que indicar:
•
La variable dependiente (o
resultado), la que deseamos
modelizar o predecir, que será
una
categórica
dicotómica,
codificada con valores 0 y 1 (si
no está así codificada el
programa le asigna ese código
interno).
•
La (o las) covariable (-s), ya
sean predictoras, confundentes
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y/o modificadoras de efecto, y que nos parecen deben ser incluidas en el modelo (por
estas diferentes razones).
•
•
El método para seleccionar
variables en el modelo. Hay
12
tres opciones principales:
o
El
método
“Introducir”. Permite
al investigador tomar
el mando, decidir que
variables
se
introducen o extraen
del modelo.
o
El
método
“Adelante”: es uno
de
los
métodos
automáticos (o por
pasos), que deja que el programa vaya introduciendo variables en el modelo,
empezando por aquellas que tienen coeficientes de regresión más grandes,
estadísticamente significativos. En cada paso reevalúa los coeficientes y su
significación, pudiendo eliminar del modelo aquellos que no considera
estadísticamente significativos.13
o
El método “Atrás”: al igual que el anterior es otro de los métodos
automáticos. En este caso parte de un modelo con todas las covariables que
se hayan seleccionado en el cuadro de diálogo, y va eliminando del modelo
aquellas sin significación estadística.
A la hora de hacer la Regresión Logística, debemos especificar en el cuadro de
diálogo principal cuál de las variables independientes o de control (co-variables) son
categóricas, para lo cual se presiona en la pestaña Categórica… y en el siguiente
cuadro de diálogo se seleccionan aquellas que cumplen este criterio de medida.
o
•
Una vez seleccionadas hay que especificar cuál es el método de Contraste
(Indicador, por defecto) y cuál es la Categoría de referencia (la Última, por
defecto). Si deseamos cambiar algunos de ellos debemos terminar aplicando
la pestaña Cambiar, y veremos como se modifican en la ventana de
variables.
En Opciones podemos seleccionar tareas y resultados muy interesantes:
Estadísticos y gráficos. Las opciones disponibles son:
12
El método INTRODUCIR es el adecuado cuando el objetivo del estudio es el ajuste de variables de confusión
y la exploración de términos de interacción. Los métodos automáticos (ADELANTE ó ATRÁS) “por pasos” son
adecuados para obtener diferentes modelos, con una finalidad predictiva, que pueden dar idea al investigador de
aquellos más parsimoniosos. Como se ha comentado anteriormente debe tenerse en cuenta de que estos
procedimientos automáticos en SPSS no incorporan el principio jerárquico.
13
En los métodos por pasos (Adelante y Atrás) el programa SPSS da las opciones de elegir entre tres criterios
para adoptar “decisiones estadísticas”: razón de verosimilitud (RV), condicional y Wald. Cualquiera de ellos es
correcto, aunque la mayoría de autores prefieren el criterio RV.
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Gráficos de clasificación. Histograma de los valores actuales y pronosticados por el modelo para la variable
dependiente.
Bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow. Este estadístico de bondad de ajuste es un método para evaluar el
ajuste global del modelo, más robusto que el estadístico de bondad de ajuste tradicionalmente utilizado en la
regresión logística, especialmente para los modelos con covariables continuas y los estudios con tamaños de
muestra pequeños. Se basa en agrupar los casos en deciles de riesgo y comparar la probabilidad observada con
la probabilidad esperada dentro de cada decil.
Listado de residuos por caso. Muestra los residuos no estandarizados, la probabilidad pronosticada y los
grupos de pertenencia observado y pronosticado.
Correlaciones
de
estimaciones.
Muestra la matriz de correlaciones de las
estimaciones de los parámetros para los
términos del modelo.
Historial de iteraciones: Muestra los
coeficientes y el logaritmo de la
verosimilitud en cada iteración del proceso
de estimación de los parámetros.
IC para la OR. Rango de valores que el
N% de las veces incluye el valor e (2,718)
elevado al valor del parámetro (coeficiente
de regresión logística, b). Para cambiar el
valor por defecto (95%), introduzca un
número entre 1 y 99 (los valores
habituales son 90, 95 y 99). Si el valor
verdadero del parámetro poblacional es 0,
los límites de confianza de Exp(B) deben
incluir el valor 1 (el valor nulo de la OR).
En la opción Mostrar puede seleccione una de las alternativas del grupo para mostrar los estadísticos
y los gráficos en cada paso o bien sólo para el modelo final (en el último paso).
En la opción Probabilidad para los pasos, le permite controlar los criterios por los cuales las
variables se introducen y se eliminan de la ecuación. Puede especificar criterios para la Entrada o
para la Salida de variables, de manera que una variable se introduce en el modelo si la probabilidad
de su estadístico de puntuación es menor que el valor de entrada, y se elimina si la probabilidad es
mayor que el valor de salida. Para anular los valores por defecto, introduzca valores positivos en los
cuadros Entrada y Salida. La entrada debe ser menor que la salida.
En la opción Punto de corte para la clasificación, se le permite determinar el punto de corte para la
clasificación de los casos. Los casos con valores pronosticados que han sobrepasado el punto de
corte para la clasificación se clasifican como positivos (tendrían el evento o resultado que se
modeliza), mientras que aquellos con valores pronosticados menores que el punto de corte se
clasifican como negativos (no tendrían el evento o resultado). Para cambiar los valores por defecto
(0,5), debe introducir un valor comprendido entre 0,01 y 0,99.
En la opción Nº máximo de iteraciones, le permite cambiar el número máximo de veces que el
modelo itera antes de finalizar.
Por último, en la opción Incluir constante en el modelo, le permite indicar si el modelo debe incluir
un término constante. Si se desactiva, el término constante será igual a 0.
2. Descripción de una salida de resultados.
Vamos a detallar una salida de resultados de una Regresión Logística Binaria
realizada con el programa SPSS 13.0 en castellano.
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Para el ejemplo utilizaremos la base de datos “MELANOMA.sav”, donde la variable
ESTADO es la dependiente (o resultado) que deseamos modelizar (codificada con valores 0
= vivo; 1 = muerto), y disponemos de las siguientes covariables:
• SEXO (codificada inicialmente como 0 = hombre y 1 = mujer)
• EDAD (recogida como variable
contínua, representa los años
cumplidos en el momento del
diagnóstico de melanoma)
• NIVEL DE CLARK (variable
ordinal con cinco categorías –
del 1 al 5- especifica el nivel
de invasividad tumoral)
En este primer documento sobre RL
vamos a comenzar con una sola
variable independiente (regresión
logística simple), seleccionando en la
ventana de variables “SEXO” y,
pulsando la pestaña correspondiente,
la introducimos en la ventana de
covariables.
Seguidamente hay que señalar al
programa que la variable SEXO es
categórica, y seleccionadas las opciones más habituales, se obtiene la siguiente salida, con
el método ADELANTE RV (método automático por pasos, hacia delante, que utilizará la
prueba de la Razón de Verosimilitud para comprobar las covariables a incluir o excluir).
Regresión logística
Resumen del procesamiento de los casos
Casos no ponderados
Casos seleccionados
a
N
Incluidos en el análisis
Casos perdidos
Total
Casos no seleccionados
Total
122
0
122
0
122
Porcentaje
100,0
,0
100,0
,0
100,0
a. Si está activada la ponderación, consulte la tabla de clasificación para
ver el número total de casos.
Primero aparece un cuadro resumen con el número de casos (n) introducidos, los
seleccionados para el análisis y los excluídos
(casos perdidos, por tener algún valor
Codificación de la variable dependiente
faltante).
Valor original
vivo
muerto
Valor interno
0
1
Inmediatamente aparece una tabla que
especifica la codificación de la variable
dependiente (que debe ser dicotómica).
Internamente el programa asigna el valor 0 al menor de los dos códigos, y el valor 1 al mayor.
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En este caso coincide con la codificación empleada en la base de datos. Es importante que el
valor 1 identifique a la categoría de la variable dependiente que resulte ser el resultado
evaluado (en nuestro caso “muerto”), ya que ello permite comprender mejor el coeficiente bi
de las variables independientes y de control: un coeficiente de regresión positivo indicará que
la probabilidad de morir por melanoma (valor interno 1) se incrementa con la exposición X.
Esta segunda tabla muestra la codificación
empleada en las variables independientes y
Codificaciones de variables categóricas
de control (covariables). En nuestro ejemplo
Codificación de
sólo es una variable la que hemos
parámetros
Frecuencia
(1)
seleccionado (SEXO) y nos indica que la
sexo
hombre
56
1,000
mujer
categoría codificada como 1 es hombre y la
66
,000
codificada como 0 es mujer. Además nos
señala la frecuencia absoluta de cada valor. Si en el cuadro de Definir Variables Categóricas
hemos seleccionado en Contraste Indicador y en Categoría de referencia última (opciones
que da el programa por defecto), la categoría codificada con el valor interno más bajo (0) será
la de referencia, la “última” para el SPSS. Por tanto, vamos a obtener la probabilidad de morir
de los hombres (categoría 1) frente a las mujeres (categoría 0).
Bloque 0: Bloque inicial
En este bloque inicial se calcula la verosimilitud de un modelo que sólo tiene el término
constante (a ó b0). Puesto que la verosimilitud L es un número muy pequeño (comprendido
entre 0 y 1), se suele ofrecer el logaritmo neperiano de la verosimilitud (LL), que es un
número negativo, o el menos dos veces el logaritmo neperiano de la verosimilitud (-2LL),
que es un número positivo.
Historial de iteraciones
Iteración
Paso
0
1
2
3
a,b,c
-2 log de la
verosimilitud
157,105
157,093
157,093
Coeficientes
Constante
-,623
-,644
-,644
a. En el modelo se incluye una constante.
b. -2 log de la verosimilitud inicial: 157,093
c. La estimación ha finalizado en el número de
iteración 3 porque las estimaciones de los
parámetros han cambiado en menos de ,001.
El estadístico -2LL mide hasta qué punto un modelo se ajusta bien a los datos. El resultado de
esta medición recibe también el nombre de "desviación". Cuanto más pequeño sea el valor,
mejor será el ajuste. En este primer paso sólo se ha introducido el término constante en el
modelo.14 Como habíamos solicitado en Opciones el historial de iteraciones, la salida del
ordenador nos muestra un resumen del proceso iterativo de estimación del primer parámetro
(b0). El proceso ha necesitado tres ciclos para estimar correctamente el término constante,
porque la variación de -2LL entre el segundo y tercer bucle ha cambiado en menos del criterio
fijado por el programa (0,001). También nos muestra el valor del parámetro calculado (b0 = 0.644).
14
Un modelo si poder predictivo alguno asigna a cualquier sujeto la probabilidad 0.5. Si n es el número de
observaciones, L = 0.5n, y LL = n × ln 0.5. En nuestro caso sería LL = 122 × (-0,6931472) = -84,563958; y el
estadístico -2LL valdría 169,12791.
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Tabla de clasificacióna,b
Pronosticado
Paso 0
Observado
estado
vivo
vivo
muerto
estado
muerto
80
0
42
0
Porcentaje global
Porcentaje
correcto
100,0
,0
65,6
a. En el modelo se incluye una constante.
b. El valor de corte es ,500
Esta tabla, que es muy parecida a la empleada para valorar una prueba diagnóstica, es la que
permite evaluar el ajuste del modelo de regresión (hasta este momento, con un solo parámetro
en la ecuación), comparando los valores predichos con los valores observados. Por defecto se
ha empleado un punto de corte de la probabilidad de Y para clasificar a los individuos de 0,5:
esto significa que aquellos sujetos para los que la ecuación –con éste único término- calcula
una probabilidad < 0,5 se clasifican como ESTADO=0 (vivo), mientras que si la probabilidad
resultante es ≥ 0,5 se clasifican como ESTADO=1 (muerto). En este primer paso el modelo ha
clasificado correctamente a un 65,6% de los casos, y ningún sujeto “muerto” ha sido
clasificado correctamente.
Variables en la ecuación
Paso 0
Constante
B
-,644
E.T.
,191
Wald
11,435
gl
1
Sig.
,001
Exp(B)
,525
Variables que no están en la ecuación
Paso 0
Variables
Estadísticos globales
sexo(1)
Puntuación
4,786
4,786
gl
1
1
Sig.
,029
,029
Finalmente se presenta el parámetro estimado (B), su error estándar (E.T.) y su significación
estadística con la prueba de Wald, que es un estadístico que sigue una ley Chi cuadrado con 1
grado de libertad. Y la estimación de la OR (Exp(B)). En la ecuación de regresión sólo
aparece, en este primer bloque, la constante, habiendo quedado fuera la variable SEXO. Sin
embargo, como vemos en la subtabla inferior, como tiene una significación estadística
asociada al índice de Wald de 0,029, el proceso automático por pasos continuará,
incorporándola a la ecuación.15
15
En versiones de SPSS anteriores a la 10.0 seguidamente se realiza una prueba estadística que permite
comprobar la hipótesis nula del conjunto de coeficientes β de las variables NO-INCLUIDAS en la ecuación de
regresión. Se denomina Chi Cuadrado “Residual”, y tiene un nº de grados de libertad igual al nº de variables no
incluidas en el modelo (en nuestro caso sería 1). Si esta prueba es estadísticamente significativa se rechaza la H0
de nulidad del conjunto de coeficientes de regresión, y por tanto el proceso debe continuar para incorporarlas,
puesto que aportarán información al modelo.
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Bloque 1: Método = Por pasos hacia adelante (Razón de
verosimilitud)
Como puede apreciarse en el encabezamiento, se inicia de forma automática (POR PASOS)
un segundo paso (BLOQUE 1), especificándose que se hace con el método hacia delante
(ADELANTE) y empleando el criterio de la razón de la verosimilitud (RV) para contrastar las
nuevas variables a introducir o sacar del modelo.
Historial de iteraciones
Iteración
Paso
1
1
2
3
4
-2 log de la
verosimilitud
152,396
152,295
152,295
152,295
a,b,c,d
Coeficientes
Constante
sexo(1)
-,970
,755
-1,057
,842
-1,059
,843
-1,059
,843
a. Método: Por pasos hacia adelante (Razón de
verosimilitud)
b. En el modelo se incluye una constante.
c. -2 log de la verosimilitud inicial: 157,093
d. La estimación ha finalizado en el número de iteración
4 porque las estimaciones de los parámetros han
cambiado en menos de ,001.
En la primera tabla se muestra el proceso de iteración, que ahora se realiza para dos
coeficientes, la constante (ya incluida en el anterior paso) y la variable SEXO. Vemos como
disminuye el -2LL respecto al paso anterior (el modelo sólo con la constante tenía un valor de
este estadístico de 157,093, mientras que ahora se reduce a 152,295), y el proceso termina con
cuatro bucles. Los coeficientes calculados son para la constante b0 = -1.059, y para la variable
SEXO b1 = 0,843.
Seguidamente se nos aporta información sobre el ajuste del modelo con estas estimaciones. La
probabilidad de los resultados observados en el estudio, dadas las estimaciones de los
parámetros, es lo que se conoce por verosimilitud; pero como éste es un número pequeño
(habitualmente menor de uno) se emplea el -2LL (“menos dos veces el logaritmo neperiano de
la verosimilitud”). En la siguiente tabla (PRUEBA OMNIBUS SOBRE LOS
COEFICIENTES DEL MODELO) se muestra una prueba Chi Cuadrado que evalúa la
hipótesis nula de que los coeficientes (β) de todos los términos (excepto la constante)
incluidos en el modelo son cero.16 El estadístico Chi Cuadrado para este contraste es la
diferencia entre el valor de -2LL para el modelo sólo con la constante y el valor de -2LL para
el modelo actual:
Chi cuadrado = (-2LLMODELO 0) – (-2LLMODELO 1) = 157,093 – 152,295 = 4,798
16
Esta prueba de bondad de ajuste es comparable al test F global que en la Tabla ANOVA se realiza para
evaluar el modelo de Regresión Lineal.
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Cómo hacer una Regresión Logística con SPSS© “paso a paso”. (I)
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Pruebas omnibus sobre los coeficientes del modelo
Paso 1
Paso
Bloque
Modelo
Chi-cuadrado
4,797
4,797
4,797
gl
1
1
1
Sig.
,029
,029
,029
Como puede verse en la tabla de la Prueba Omnibus, el programa nos ofrece tres entradas:
Paso, Bloque y Modelo.
•
•
•
La fila primera (PASO) es la correspondiente al cambio de verosimilitud (de -2LL)
entre pasos sucesivos en la construcción del modelo, contrastando la H0 de que los
coeficientes de las variables añadidas en el último paso son cero.
La segunda fila (BLOQUE) es el cambio en -2LL entre bloques de entrada sucesivos
durante la construcción del modelo. Si como es habitual en la práctica se introducen
las variables en un solo bloque, el Chi Cuadrado del Bloque es el mismo que el Chi
Cuadrado del Modelo.
La tercera fila (MODELO) es la diferencia entre el valor de -2LL para el modelo sólo
con la constante y el valor de -2LL para el modelo actual.
En nuestro ejemplo, al haber sólo una covariable introducida en el modelo (además de la
constante), un único bloque y un único paso, coinciden los tres valores. La significación
estadística (0,029) nos indica que el modelo con la nueva variable introducida (SEXO) mejora
el ajuste de forma significativa con respecto a lo que teníamos.
Seguidamente se aportan tres medidas RESUMEN DE LOS MODELOS, complementarias a
la anterior, para evaluar de forma global su validez: la primera es el valor del -2LL y las otras
dos son Coeficientes de Determinación (R2), parecidos al que se obtiene en Regresión Lineal,
que expresan la proporción (en tanto por uno) de la variación explicada por el modelo. Un
modelo perfecto tendría un valor de -2LL muy pequeño (idealmente cero) y un R2 cercano a
uno (idealmente uno).
Resumen de los modelos
Paso
1
-2 log de la
verosimilitud
152,295a
R cuadrado
de Cox y Snell
,039
R cuadrado
de
Nagelkerke
,053
a. La estimación ha finalizado en el número de
iteración 4 porque las estimaciones de los
parámetros han cambiado en menos de ,001.
•
-2 log de la verosimilitud (-2LL) mide hasta qué punto un modelo se ajusta bien a los datos. El resultado
de esta medición recibe también el nombre de "desviación". Cuanto más pequeño sea el valor, mejor
será el ajuste.
•
La R cuadradro de Cox y Snell es un coeficiente de determinación generalizado que se utiliza para
estimar la proporción de varianza de la variable dependiente explicada por las variables predictoras
(independientes). La R cuadrado de Cox y Snell se basa en la comparación del log de la verosimilitud
(LL) para el modelo respecto al log de la verosimilitud (LL) para un modelo de línea base. Sus valores
oscilan entre 0 y 1. En nuestro caso es un valor muy discreto (0,039) que indica que sólo el 3,9% de la
variación de la variable dependiente es explicada por la variable incluida en el modelo.
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•
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La R cuadrado de Nagelkerke es una versión corregida de la R cuadrado de Cox y Snell. La R cuadrado
de Cox y Snell tiene un valor máximo inferior a 1, incluso para un modelo "perfecto". La R cuadrado de
Nagelkerke corrige la escala del estadístico para cubrir el rango completo de 0 a 1.
A continuación, como se lo hemos indicado en Opciones, se muestra una prueba de ajuste
global del modelo que se conoce como PRUEBA DE HOSMER Y LEMESHOW.
Prueba de Hosmer y Lemeshow
Paso
1
Chi-cuadrado
,000
gl
Sig.
0
.
Tabla de contingencias para la prueba de Hosmer y Lemeshow
Paso
1
1
2
estado = vivo
Observado Esperado
49
49,000
31
31,000
estado = muerto
Observado Esperado
17
17,000
25
25,000
Total
66
56
Esta es otra prueba para evaluar la bondad del ajuste de un modelo de regresión logística.
Parte de la idea de que si el ajuste es bueno, un valor alto de la probabilidad predicha (p) se
asociará con el resultado 1 de la variable binomial dependiente, mientras que un valor bajo de
p (próximo a cero) corresponderá -en la mayoría de las ocasiones- con el resultado Y=0. Se
trata de calcular, para cada observación del conjunto de datos, las probabilidades de la
variable dependiente que predice el modelo, ordenarlas, agruparlas17 y calcular, a partir de
ellas, las frecuencias esperadas, y compararlas con las observadas mediante una prueba Χ2.
Debe decirse aquí que esta prueba de bondad de ajuste tiene algunas “pegas”: el estadígrafo de
Hosmer y Lemeshow no se computa cuando, para algunos grupos, Ei (valores esperados) ó Ei*
(ni – Ei) son nulos o muy pequeños (menores que 5). Por otra parte, lo que se desea en esta
prueba es que no haya significación (¡lo contrario a lo que suele ser habitual!). Por eso,
muchos autores proponen simplemente cotejar valores observados y esperados mediante
simple inpección y evaluar el grado de concordancia entre unos y otros a partir del sentido
común.
Sobre este razonamiento, una forma de evaluar la ecuación de regresión y el modelo obtenido
es construir una tabla 2×2 clasificando a todos los individuos de la muestra según la
concordancia de los valores observados con los predichos o estimados por el modelo, de
forma similar a como se evalúan las pruebas diagnósticas. Una ecuación sin poder de
clasificación alguno tendría una especificidad, sensibilidad y total de clasificación correctas
igual al 50% (por el simple azar). Un modelo puede considerarse aceptable si tanto la
especificidad como la sensibilidad tienen un nivel alto, de al menos el 75%.
Con nuestro modelo (con una sola variable, SEXO), la tabla de clasificación obtenida es la
siguiente:
17
Habitualmente en cuartiles, deciles o otra segmentación similar. Si son deciles el primer grupo contendría
todos los sujetos con una p(Y) calculada menor de 0,1, el segundo grupo con aquellos cuyos valores están entre
0,1 y 0,2, y así sucesivamente.
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Tabla de clasificacióna
Pronosticado
Paso 1
Observado
estado
vivo
vivo
muerto
Porcentaje global
estado
muerto
80
0
42
0
Porcentaje
correcto
100,0
,0
65,6
a. El valor de corte es ,500
En la tabla de clasificación podemos comprobar que nuestro modelo tiene una especificidad
alta (100%) y una sensibilidad nula (0%). Con la constante y una única variable predictora
(SEXO), clasifica mal a los individuos que murieron por melanoma (ESTADO = 1) cuando el
punto de corte de la probabilidad de Y calculada se establece (por defecto) en 50% (0,5). Si
solicitamos en Opciones Gráficos de clasificación podremos obtener una representación de
lo que está sucediendo:
Observed Groups and Predicted Probabilities
m
60 m
m
m
v
m
v
m
40 v
m
v
m
v
v
v
v
20 v
v
v
v
v
v
v
v
Predicted
Prob:
0
,25
,5
,75
1
Group: vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmm
F
R
E
Q
U
E
N
C
Y
Predicted Probability is of Membership for muerto
The Cut Value is 0,50
Symbols: v - vivo
m - muerto
Each Symbol Represents 5 Cases.
Podemos comprobar como nuestro modelo calcula unas probabilidades de Y menores de 0,5
para todos los casos, por los que los clasifica como “vivos” (ESTADO PREDICHO = 0). Esto
concuerda con la escasa capacidad explicativa que se ha detectado con los coeficientes de
determinación, y debe mejorar cuando se vayan incluyendo variables más explicativas del
resultado o términos de interacción.
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Por último, el programa nos ofrece las variables que dejará en la ecuación, sus coeficientes de
regresión con sus correspondientes errores estándar, el valor del estadístico de Wald para
evaluar la hipótesis nula (βi=0), la significación estadística asociada, y el valor de la OR
(exp(B)) con sus intervalos de confianza.
Variables en la ecuación
Paso
a
1
sexo(1)
Constante
B
,843
-1,059
E.T.
,389
,281
Wald
4,697
14,144
gl
1
1
Sig.
,030
,000
Exp(B)
2,324
,347
I.C. 95,0% para EXP(B)
Inferior
Superior
1,084
4,985
a. Variable(s) introducida(s) en el paso 1: sexo.
Con estos datos podemos construir la ecuación de regresión logística, que en nuestro ejemplo
sería:
1
P(ESTADO=muerto) = ---------------------------------------------1 + exp (1,059 – 0,843×SEXO)
…y que podría servirnos para predecir la probabilidad de tener el resultado (ESTADO) de
“muerto” de un individuo con melanoma en función de su género (SEXO). Así, un individuo
hombre (SEXO = 1) tendría, según esta ecuación logística, una probabilidad de muerte…
1
1
P(ESTADO=muerto) = --------------------------------- = --------------------- = 0,446
1 + exp (1,059 – 0,843×1)
1 + 2,718(0,216)
… con esta probabilidad predicha -como es menor que 0,50- se clasificaría como
“ESTADO=vivo”.
Por último, la salida de ordenador nos muestra una evaluación de cuánto perdería el modelo
obtenido si se eliminara la variable incluida en este paso, ya que en los métodos automáticos
de construcción del modelo por pasos el proceso evalúa la inclusión y la exclusión de
variables. La tabla siguiente presenta, para cada variable del modelo (en nuestra caso sólo una,
SEXO), los cambios en la verosimilitud si dicha variable se elimina; si la significación
estadística asociada (Sig. del cambio) fuese mayor que el criterio de exclusión (POUT)
establecido, la variable se eliminaría del modelo en el paso siguiente. En nuestro ejemplo,
como el cambio de verosimilitud es estadisticamente significativo (p = 0,29), la variable en
cuestión queda en el modelo.
Modelo si se elimina el término
Variable
Paso 1
sexo
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Log
verosimilitud
del modelo
-78,546
Cambio en -2
log de la
verosimilitud
4,797
gl
1
Sig. del
cambio
,029
16 de 16